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重復數據刪除技術-面向大數據管理的縮減技術 版權信息
- ISBN：9787302566113
- 條形碼：9787302566113 ; 978-7-302-56611-3
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
重復數據刪除技術-面向大數據管理的縮減技術 本書特色
重復數據刪除是提升大數據性能、節省成本的極高效方法。本書將各種前沿技術以及落地方案進行了講解，對大數據從業者、存儲從業者、院校師生都是一本極好的參考資料。 《大話存儲》冬瓜哥推薦。高效提升大數據性能，存儲專家付印金博士、肖儂博士詳解數據刪除前沿技術。
重復數據刪除技術-面向大數據管理的縮減技術 內容簡介
本書是一本專門介紹重復數據刪除技術的專業書籍。全書共分為8章，以大數據存儲為背景，介紹重復數據刪除的關鍵技術及其應用場景。通過學習本書，讀者能夠了解信息存儲技術基礎、大數據管理主流技術和高效能存儲管理基本知識，并可以深入理解重復數據刪除技術的概念、分類、存儲原理及關鍵技術，還可掌握前沿的應用，如感知源端重刪機制和高可擴展集群重刪技術，了解主流廠商重刪存儲相關產品及其應用案例。 本書面向從事大數據存儲系統設計及相關技術研究和開發工作的讀者。既可以作為存儲系統架構師、軟件開發工程師、產品或項目經理、數據中心運維人員等的實用工具書，還可以作為普通高等院校計算機和大數據科學相關專業的教學或科研人員、研究生、高年級本科生及相關培訓機構學員的學習參考書。
重復數據刪除技術-面向大數據管理的縮減技術 目錄
第1章 概述
1.1 大數據簡介
1.1.1 大數據定義和維度
1.1.2 大數據管理挑戰
1.2 高效能存儲管理
1.2.1 存儲虛擬化
1.2.2 自動分層存儲
1.2.3 自動精簡配置
1.2.4 數據縮減技術
1.3 本章小結
第2章 存儲技術基礎
2.1 存儲介質
2.1.1 磁存儲介質
2.1.2 光存儲介質
2.1.3 電子存儲介質
2.2 存儲接口
2.2.1 IDE接口
2.2.2 SATA接口
2.2.3 SCSI接口
2.2.4 SAS接口
2.2.5 PCIE接口
2.2.6 FC接口
2.3 存儲系統架構
2.3.1 存儲器分層結構
2.3.2 RAID技術
2.4 網絡存儲系統
2.4.1 直接連接存儲
2.4.2 網絡附加存儲
2.4.3 存儲區域網絡
2.4.4 基于對象存儲
2.4.5 幾種存儲結構的比較
2.5 本章小結
第3章 大數據管理技術
3.1 分布式計算框架
3.2 分布式文件系統
3.2.1 HDFS
3.2.2 Ceph
3.2.3 Lustre
3.3 NoSQL數據庫
3.3.1 HBase
3.3.2 MongoDB
3.4 大數據倉庫
3.4.1 Hive
3.4.2 Pig
3.4.3 Phoenix
3.5 本章小結
第4章 重復數據刪除存儲系統
4.1 重復數據刪除的概念及分類
4.1.1 基本概念
4.1.2 技術分類
4.2 重復數據刪除存儲原理
4.2.1 系統架構
4.2.2 主要步驟
4.2.3 衡量指標
4.3 重復數據刪除技術應用場景
4.3.1 數據備份
4.3.2 歸檔存儲
4.3.3 遠程容災
4.3.4 虛擬化環境
4.3.5 主存儲系統
4.3.6 新型存儲介質
4.4 相關產品及開源項目
4.4.1 企業產品
4.4.2 開源項目
4.5 本章小結
第5章 重復數據刪除關鍵技術
5.1 數據劃分方法
5.1.1 全文件分塊
5.1.2 靜態分塊
5.1.3 基于內容分塊
5.1.4 基于應用分塊
5.1.5 Delta編碼
5.2 塊索引查詢優化技術
5.2.1 基于塊局部性的優化策略
5.2.2 基于分層消重的優化策略
5.2.3 基于固態存儲的優化策略
5.3 可擴展數據路由技術
5.3.1 基于分布式哈希表的塊級數據路由技術
5.3.2 基于狀態信息的超塊級數據路由技術
5.3.3 基于相似性的文件級數據路由技術
5.4 塊指紋計算加速方法
5.4.1 多核CPU助口速方法
5.4.2 GPGPU加速方法
5.5 數據還原方法
5.5.1 主存儲還原方法
5.5.2 備份存儲還原方法
5.5.3 云存儲還原方法
5.6 垃圾回收技術
5.6.1 引用計數法
5.6.2 標記清理法
5.7 高可靠數據配置策略
5.7.1 糾錯編碼技術
5.7.2 副本策略
5.8 數據安全技術
5.8.1 加密沖突
5.8.2 旁路攻擊
5.8.3 所有權證明
5.9 本章小結
第6章 應用感知源端重復數據刪除機制
6.1 研究背景
6.2 相關研究工作
6.2.1 應用感知存儲研究
6.2.2 基于源端重復數據刪除的云備份研究
6.3 基本形式化模型
6.3.1 符號與基本定義
6.3.2 模型抽象與問題定義
6.4 研究動機
6.5 高效應用感知源端重復數據刪除的設計與實現
6.5.1 ALG-Dedupe體系結構簡介
6.5.2 文件大小過濾器
6.5.3 智能數據分塊策略
6.5.4 應用感知的消重器
6.5.5 應用感知索引結構
6.5.6 段和容器管理
6.6 實驗評估
6.6.1 實驗平臺和數據集
6.6.2 重復數據刪除效果
6.6.3 重復數據刪除效率
6.6.4 云備份窗口
6.6.5 能耗利用率
6.6.6 云存儲代價
6.6.7 系統開銷
6.7 本章小結
第7章 高可擴展集群重復數據刪除技術
7.1 研究背景
7.2 相關研究工作
7.3 基本模型與算法
7.3.1 超塊相似性分析
7.3.2 基于手紋的數據路由算法
7.4 系統設計與實現
7.4.1 ∑-Dedupe系統架構
7.4.2 數據路由消息通信
7.4.3 相似索引查詢優化
7.5 性能評估
7.5.1 實驗平臺和工作負載
7.5.2 驗證度量
7.5.3 單節點并行重復數據刪除效率
7.5.4 集群重復數據刪除效率
7.6 本章小結
第8章 重復數據刪除存儲案例分析
8.1 重復數據刪除縮減率評估
8.2 主流廠商相關產品應用案例
8.2.1 Dell EMC公司產品案例
8.2.2 IBM公司產品案例
8.2.3 飛康軟件公司產品案例
8.2.4 富士通公司產品案例
8.2.5 NetApp公司產品案例
8.2.6 Quantum公司產品案例
8.3 本章小結
1.1 大數據簡介
1.1.1 大數據定義和維度
1.1.2 大數據管理挑戰
1.2 高效能存儲管理
1.2.1 存儲虛擬化
1.2.2 自動分層存儲
1.2.3 自動精簡配置
1.2.4 數據縮減技術
1.3 本章小結
第2章 存儲技術基礎
2.1 存儲介質
2.1.1 磁存儲介質
2.1.2 光存儲介質
2.1.3 電子存儲介質
2.2 存儲接口
2.2.1 IDE接口
2.2.2 SATA接口
2.2.3 SCSI接口
2.2.4 SAS接口
2.2.5 PCIE接口
2.2.6 FC接口
2.3 存儲系統架構
2.3.1 存儲器分層結構
2.3.2 RAID技術
2.4 網絡存儲系統
2.4.1 直接連接存儲
2.4.2 網絡附加存儲
2.4.3 存儲區域網絡
2.4.4 基于對象存儲
2.4.5 幾種存儲結構的比較
2.5 本章小結
第3章 大數據管理技術
3.1 分布式計算框架
3.2 分布式文件系統
3.2.1 HDFS
3.2.2 Ceph
3.2.3 Lustre
3.3 NoSQL數據庫
3.3.1 HBase
3.3.2 MongoDB
3.4 大數據倉庫
3.4.1 Hive
3.4.2 Pig
3.4.3 Phoenix
3.5 本章小結
第4章 重復數據刪除存儲系統
4.1 重復數據刪除的概念及分類
4.1.1 基本概念
4.1.2 技術分類
4.2 重復數據刪除存儲原理
4.2.1 系統架構
4.2.2 主要步驟
4.2.3 衡量指標
4.3 重復數據刪除技術應用場景
4.3.1 數據備份
4.3.2 歸檔存儲
4.3.3 遠程容災
4.3.4 虛擬化環境
4.3.5 主存儲系統
4.3.6 新型存儲介質
4.4 相關產品及開源項目
4.4.1 企業產品
4.4.2 開源項目
4.5 本章小結
第5章 重復數據刪除關鍵技術
5.1 數據劃分方法
5.1.1 全文件分塊
5.1.2 靜態分塊
5.1.3 基于內容分塊
5.1.4 基于應用分塊
5.1.5 Delta編碼
5.2 塊索引查詢優化技術
5.2.1 基于塊局部性的優化策略
5.2.2 基于分層消重的優化策略
5.2.3 基于固態存儲的優化策略
5.3 可擴展數據路由技術
5.3.1 基于分布式哈希表的塊級數據路由技術
5.3.2 基于狀態信息的超塊級數據路由技術
5.3.3 基于相似性的文件級數據路由技術
5.4 塊指紋計算加速方法
5.4.1 多核CPU助口速方法
5.4.2 GPGPU加速方法
5.5 數據還原方法
5.5.1 主存儲還原方法
5.5.2 備份存儲還原方法
5.5.3 云存儲還原方法
5.6 垃圾回收技術
5.6.1 引用計數法
5.6.2 標記清理法
5.7 高可靠數據配置策略
5.7.1 糾錯編碼技術
5.7.2 副本策略
5.8 數據安全技術
5.8.1 加密沖突
5.8.2 旁路攻擊
5.8.3 所有權證明
5.9 本章小結
第6章 應用感知源端重復數據刪除機制
6.1 研究背景
6.2 相關研究工作
6.2.1 應用感知存儲研究
6.2.2 基于源端重復數據刪除的云備份研究
6.3 基本形式化模型
6.3.1 符號與基本定義
6.3.2 模型抽象與問題定義
6.4 研究動機
6.5 高效應用感知源端重復數據刪除的設計與實現
6.5.1 ALG-Dedupe體系結構簡介
6.5.2 文件大小過濾器
6.5.3 智能數據分塊策略
6.5.4 應用感知的消重器
6.5.5 應用感知索引結構
6.5.6 段和容器管理
6.6 實驗評估
6.6.1 實驗平臺和數據集
6.6.2 重復數據刪除效果
6.6.3 重復數據刪除效率
6.6.4 云備份窗口
6.6.5 能耗利用率
6.6.6 云存儲代價
6.6.7 系統開銷
6.7 本章小結
第7章 高可擴展集群重復數據刪除技術
7.1 研究背景
7.2 相關研究工作
7.3 基本模型與算法
7.3.1 超塊相似性分析
7.3.2 基于手紋的數據路由算法
7.4 系統設計與實現
7.4.1 ∑-Dedupe系統架構
7.4.2 數據路由消息通信
7.4.3 相似索引查詢優化
7.5 性能評估
7.5.1 實驗平臺和工作負載
7.5.2 驗證度量
7.5.3 單節點并行重復數據刪除效率
7.5.4 集群重復數據刪除效率
7.6 本章小結
第8章 重復數據刪除存儲案例分析
8.1 重復數據刪除縮減率評估
8.2 主流廠商相關產品應用案例
8.2.1 Dell EMC公司產品案例
8.2.2 IBM公司產品案例
8.2.3 飛康軟件公司產品案例
8.2.4 富士通公司產品案例
8.2.5 NetApp公司產品案例
8.2.6 Quantum公司產品案例
8.3 本章小結
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重復數據刪除技術-面向大數據管理的縮減技術 作者簡介
付印金／博士，國防科學技術大學計算機學院博士、軍事科學院系統工程研究院博士后，現為中國計算機學會高級會員、信息存儲技術／系統軟件專業委員會委員。長期從事網絡存儲、大數據管理與云計算方向的相關課題研究。主持完成國家自然科學基金、江蘇省自然科學基金等課題，發表學術論文50多篇，申請和授權國家發明專利10余項。
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